L’attività umana influenza le precipitazioni mondiali, facendo aumentare i fenomeni estremi
di Sabrina Del Fico
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Recenti ricerche hanno elaborato un sistema di intelligenza artificiale in grado di prevedere l’impatto umano sui cambiamenti climatici e sui fenomeni metereologici estremi. Prevedere l’entità e la gravità di tali fenomeni potrebbe aiutarci a fronteggiarli meglio.
Precipitazioni estreme alle quali stiamo assistendo negli ultimi anni, effetto della crisi climatica in corso, possono avere impatti devastanti come erosione del suolo, inondazioni, danni alle colture, nonché provocare danni indiretti alla nostra salute e a quella degli animali. Il riscaldamento del globo dovuto all’azione dell’uomo sta velocizzando il ciclo dell’acqua sul nostro pianeta, e tale accelerazione si traduce da una parte in precipitazioni più intense (come risultato dell’aumento dell’umidità nell’aria) e dall’altra in un’alternanza repentina fra periodi estremamente umidi e periodi di siccità estrema dagli impatti socio-economici non ancora prevedibili.
Studi recenti hanno provato ad isolare l’impatto dell’uomo nei cambiamenti climatici estremi avvenuti nel passato in Nord America, Europa e Asia. Generalmente, l’impatto dell’uomo sul clima viene misurato in rapporto ai modelli climatici mondiali (global climate models, o GCM) ma, in caso di fenomeni piovosi estremi come quelli a cui stiamo assistendo, i metodi di osservazione tradizionali possono essere difficili da applicare a causa di testimonianze troppo brevi e incertezza nell’osservazione. Lo studio pubblicato recentemente ha come obiettivo quello di prendere in considerazione tali incertezze per capire quale sia l’effettiva impronta umana nei dati relativi ai modelli climatici mondiali.
I metodi di osservazione dell’influenza umana finora osservati hanno dimostrato di superare la dipendenza dai modelli classici e di essere capaci di individuare la mano dell’uomo sul fenomeno climatico anche di un singolo giorno. Per questo motivo è stata ‘addestrata’ una rete neurale artificiale (in inglese artificial neural network, o ANN) in grado di predire la variabile dell’impatto umano sui fenomeni climatici, basandosi sulle mappe spaziali e su una serie di modelli acquisiti. L’ANN, se adeguatamente ‘istruita’, è in grado di apprendere i pattern spaziali che meglio rappresentano l’influenza esterna nel fenomeno climatico.
Prima di testare l’ANN sul futuro, sono state compiute una serie di ‘previsioni’ su anni già trascorsi per testare l’affidabilità di questo sistema. Infatti, dopo aver inserito nel sistema le informazioni relative ai fenomeni climatici degli anni 1920 a 1970 sono state richieste al sistema delle previsioni per gli ultimi anni del XX secolo, con risultati piuttosto soddisfacenti.
Fonte: Nature Communications
